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1. 雇用问题
你的老板让你为公司雇用一名程序员，现在有n个人投了简历。你每天会随机的从这n份简历中挑选一份，然后让对应的投简历者过来面试，每次面试都将花费C1。而你的雇用原则是：如果当前面试的程序员比目前的程序员优秀，那么你就辞掉目前的程序员，而花高价C2去聘请面试的这位程序员。你的老板愿意为该策略付费，但是想让你估算一下该费用会是多少。
下面是这种策略的伪代码：
因为不管最优秀的面试者出现在哪一个位置，我们总是要面试完所有人，因此面试的费用是固定的，为C1*n；假设在这n次面试中，需要雇佣m个人，那么你将花费C2 * m雇佣费。因此总费用w为： w = C1*n + C2 * m。
你可能认为最好的情况是：最优秀的面试者出现在第一位，m=1；最坏的情况是：最优秀的面试者出现在最后一位，m=n。因此平均情况是，m = (n+1)/ 2。这种简单的由上下限取平均的做法在这里是不科学的，因为总费用m的分布并不是均匀的（从下面可以看出）。
2. 概率分析
我们考虑平均要雇用的人数m。设随机变量Xi表示第i名面试的人是否被雇用（若被雇佣Xi为1，否则为0）。
那么
因此m的期望E(m) 为：
因此平均将花费：w = C1*n + C2 * E(m) = O(ln n)，这比最坏情况下的雇用费用O(n)有了很大的改进。
3. 随机算法
在上面，我们通过对m的分布分析出平均情况，但是在很多时候，我们是无法得知输入分布信息的。但我们也许可以设计一个随机算法。
针对上面的雇用问题，我们可以在算法运行前先随机地排列应聘者，以加强所有的排列都是等可能出现的。
下面是随机算法的伪代码描述：
现在我们关心的重点在于如何生成一个随机的排列。不失一般性，我们假定一个数组A，包含1~n 这n个元素，我们的目标是构造出数组A的随机数组。下面介绍两种算法：
方法① ：我们先构造一个长度为n的数组P，数组P中的元素是介于1到n3的随机数。然后我们把数组P中的元素作为数组A中对应位置元素的优先级，数组A中的元素按照优先级大小进行排列（优先级相等的随便排列）。例如，A={1, 2, 3, 4}, P = {13,1, 60, 28}（数组P说明 数组A中，1的优先级是13，2的优先级是1，…），那么排列后的A={2，1，4，3}（按优先级从小到大排列）。伪代码如下：
至于排序算法，举不胜数，以后会专门讨论。
证明略（有兴趣的可以自己去看原书）。
方法②：比较简单，直接贴出伪代码：
证明略。
下面给出这两种随机数组的生成算法的Java实现代码：
public static void main(String[] args) { printArray(permuteBySort(10)); printArray(randomizeInPlace(10)); } /** * 生成随机数组（方法1） * * @param length * 数组规模 * @return */ private static int[] permuteBySort(int length) { int[] a = new int[length]; for (int i = 0; i < length; i++) { a[i] = i + 1; } Random random = new Random(System.currentTimeMillis()); int[] p = new int[length]; for (int i = 0; i < p.length; i++) { // 注意这里强制类型转换很可能会丢失数据 p[i] = random.nextInt((int) Math.pow(length, 3)) + 1; } // 冒泡排序法 for (int i = 0; i < p.length; i++) { for (int j = 0; j < p.length - 1 - i; j++) { if (p[j] > p[j + 1]) { int temp = p[j]; p[j] = p[j + 1]; p[j + 1] = temp; temp = a[j]; a[j] = a[j + 1]; a[j + 1] = temp; } } } return a; } /** * 生成随机数组（方法2） * * @param length * 数组规模 * @return */ private static int[] randomizeInPlace(int length) { int[] a = new int[length]; for (int i = 0; i < length; i++) { a[i] = i + 1; } Random random = new Random(System.currentTimeMillis()); for (int i = 0; i < a.length; i++) { int swapIndex = random.nextInt(a.length - i) + i; int temp = a[i]; a[i] = a[swapIndex]; a[swapIndex] = temp; } return a; } /** * 打印数组 * * @param a */ private static void printArray(int[] a) { for (int i : a) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); }
ps：以上内容均摘自《算法导论》中文译本。本人只是提取出文中个人认为比较重要的点，加入了一些个人理解，仅供参考。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/dongkuo/p/4807953.html
